ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE RUMAH SAKIT UMUM DAERAH PALEMBANG BARI

(1)

Analisis dan Perancangan Data Warehouse Rumah Sakit Umum Daerah Palembang Bari (Meta Suzana)

ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE

RUMAH SAKIT UMUM DAERAH PALEMBANG BARI

Meta Suzana

1

, Jemakmun

2

, Suyanto

3,

Dosen Universitas Bina Darma

2,3

, Mahasiswa Universitas Bina Darma

1

,

Jalan Jenderal Ahmad Yani No.12 Palembang

mtaliciousz@gmail.com

1

, jemakmun_ckp@yahoo.com

2

,

suyanto@mail.binadarma.ac.id

3

Abstract : Information technology is a technology that is used to process the data, including processing, obtain, compile, store, manipulate data in different ways to produce information that is relevant, accurate and timely, which is used for personal, business, and government. Regional General Hospital (RSUD) Palembang Bari is a City Enterprises (BUMD) Palembang Government that provides health services to the people. Along with the development of Regional General Hospital (RSUD) Palembang Bari, more numerous and often complex medical data is held and must be processed. Large medical data make it difficult for the hospital’s official to conduct an analysis of the data. To be able to handle large amounts of data and use it as much as possible, the necessary analysis and design of information technologies further to be able to handle it, namely data warehouse.

Keywords: : data, information, data warehouse.

Abstrak : Teknologi informasi adalah suatu teknologi yang digunakan untuk mengolah data,

termasuk memproses, mendapatkan, menyusun, menyimpan, memanipulasi data dalam berbagai cara untuk menghasilkan informasi yang relevan, akurat dan tepat waktu, yang digunakan untuk keperluan pribadi, bisnis, dan pemerintahan. Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Palembang Bari merupakan instansi pemerintah/Badan Usaha Milik Daerah (BUMD) Pemerintah Kota Palembang yang memberikan pelayanan kesehatan bagi masyarakat. Seiring dengan berkembangnya RSUD Palembang Bari, semakin banyak dan kompleks pula data medik yang dimiliki dan harus diolah. Data medik yang besar menyulitkan pihak rumah sakit dalam melakukan analisis terhadap data tersebut. Untuk dapat menangani data dalam jumlah besar dan memanfaatkannya semaksimal mungkin, diperlukan analisa dan perancangan teknologi informasi yang lebih lanjut untuk dapat mengatasinya, yaitu data warehouse.

Kata Kunci : data, informasi, data warehouse.

1. PENDAHULUAN

Rumah Sakit Umum Daerah

(RSUD) Palembang Bari merupakan instansi pemerintah/Badan Usaha Milik

Daerah (BUMD) Pemerintah Kota

Palembang yang memberikan pelayanan kesehatan bagi masyarakat. Data medik yang besar menyulitkan pihak rumah sakit dalam melakukan analisis terhadap

data tersebut. Untuk dapat menangani

data dalam jumlah besar dan

memanfaatkannya semaksimal mungkin, diperlukan analisa dan perancangan teknologi informasi yang lebih lanjut untuk dapat mengatasinya, yaitu data

warehouse.

Data yang disimpan di dalam data

(2)

Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14

dapat digunakan untuk perencanaan jangka panjang. Dengan adanya data

warehouse pihak manajemen dapat lebih

mudah melihat data dalam jumlah yang

besar yang dapat mendukung

pengambilan keputusan manajemen, dan juga dapat memberikan informasi dari berbagai media.

Menurut Inmon dalam bukunya

Building the Data Warehouse, data warehouse adalah sekumpulan data yang

bersifat integrated, subject-oriented,

time variant dan nonvolatile dalam

mendukung pengambilan keputusan

manajemen.

Metode perancangan data

warehouse menurut Kimball yang

digunakan meliputi 9 tahap yang dikenal dengan nine-step methodology (Connolly dan Begg, 2005:1187). Kesembilan tahap tersebut yaitu pemilihan proses, pemilihan grain, identifikasi dari penyampaian dimensi, pemilihan fakta, penyimpanan pre-kalkulasi di tabel fakta, memastikan tabel dimensi, pemilihan durasi database, melacak perubahan dari dimensi secara perlahan, penentuan prioritas dan model query.

Agar dapat memanfaatkan data medik yang besar dengan semaksimal mungkin, maka dalam penelitian ini dirumuskan masalah :

1. Bagaimana langkah-langkah dalam merancang data warehouse pada RSUD Palembang Bari?

2. Bagaimana memanfaatkan teknologi

data warehouse yang dibuat pada

RSUD Palembang Bari sebagai pendukung penyusunan strategi bisnis?

Dari rumusan masalah yang ada, maka penulis membatasi masalah hanya pada analisis dan perancangan data

warehouse yang meliputi:

1. Data yang digunakan adalah data

pasien RSUD Palembang Bari

selama tiga tahun terkahir (2010, 2011 dan 2012).

2. Pengolahan data ini terpusat pada data pasien yang menjalani rawat inap dan rawat jalan pada RSUD Palembang Bari.

3. Grain yang dipresentasikan pada

tabel fakta berupa jumlah pasien yang dapat dilihat dari berbagai dimensi.

Dari beberapa penelitian

sebelumnya, yang salah satunya

dilakukan oleh Nandintyo Arwanto dengan judul penelitian “Pembuatan

Data Warehouse Pengelolaan Perbekalan

Farmasi Rumah Sakit XY”, pemanfaatan teknologi informasi dalam pengelolaan perbekalan farmasi pada rumah sakit umumnya dengan menggunakan berbagai piranti pembantu berupa sistem informasi

(3)

yang dikelola oleh banyak pihak terkait untuk mengelola berbagai aset, termasuk biaya dan item perbekalan farmasi, sehingga dengan pengelolaan tersebut dapat dihasilkan berbagai informasi

penting yang berpotensi untuk

dimanfaatkan oleh beberapa pihak pada rumah sakit dalam rangka menciptakan keunggulan kompetitif. Pembuatan data

warehouse bertujuan untuk memenuhi

keseluruhan kebutuhan data dan

mendapatkan laporan baru yang

berpotensi untuk membantu pengelolaan perbekalan farmasi rumah sakit tersebut.

Menurut Henry Antonius dan Eka Widjaja dengan judul penelitian “Data

Warehouse pada Rumah Sakit”,

penanganan data dalam jumlah besar dan memanfaatkannya semaksimal mungkin bukanlah hal yang mudah. Oleh karena itu diperlukan teknologi informasi yang

dapat mengatasinya, yaitu data

warehouse, yang dapat mempercepat

proses pengumpulan data untuk

penyajian infomasi yang multidimensi (dapat dilihat dari berbagai sudut pandang) dan ringkas sehingga dapat memaksimalkan kualitas keputusan yang dibuat oleh pihak eksekutif rumah sakit. Pada penelitian ini perancangan data

warehouse dibatasi pada proses registrasi

rawat jalan, registrasi rawat inap, registrasi rawat darurat, rekam medis, penilaian performa, tindakan medis,

utilisasi pemakaian fasilitas rumah sakit, penunjang medik, keluhan pasien, dan kunjungan pasien.

2. METODOLOGI PENELITIAN

2.1 Metode Penelitian

Metode perancangan data

warehouse menurut Kimball yang

digunakan meliputi 9 tahap yang dikenal dengan nine-step methodology (Connolly dan Begg, 2005:1187). Kesembilan tahap tersebut yaitu :

1. Pemilihan Proses

Proses mengacu pada subjek masalah dari bagian data mart. Data mart yang akan dibangun hatus sesuai anggaran dan dapat menjawab masalah-masalah bisnis yang penting. Pemilihan proses ini dilakukan untuk memperjelas batasan mengenai data warehouse yang dibuat. 2. Pemilihan Grain

Pemilihan grain berarti menentukan secara tepat apa yang dipresentasikan oleh record pada tabel fakta.

3. Identifikasi Dari Penyampaian Dimensi

Pada tahap ini dilakukan penyesuaian dimensi dan grain yang ditampilkan dalam bentuk matriks.

4. Pemilihan Fakta

Grain dari tabel fakta menentukan fakta yang bisa digunakan.

(4)

5. Penyimpanan Pre-Calculation di Tabel Fakta

Setelah fakta-fakta dipilih, maka dilakukan pengkajian ulang untuk menentukan apakah ada fakta-fakta yang dapat diterapkan untuk kalkulasi awal. 6. Memastikan Tabel Dimensi

Dalam tahap ini, kembali pada tabel dimensi dan menambahkan gambaran

teks terhadap dimensi yang

memungkinkan. Gambaran teks harus mudah digunakan dan dimenerti oleh

user.

7. Pemilihan Durasi Database

Pemilihan durasi data histori yang dimiliki oleh rumah sakit dapat dilakukan sesuai dengan kebutuhan informasi. Umumnya semakin banyak data yang dipindahkan ke dalam datawarehouse semakin lengkap pula informasi yang bisa dihasilkan. Perlu diperhatikan pula tingkat durasi yang dimiliki oleh data histori dengan memperhatikan isi dan format data yang ada. Jangan sampai data

yang dipindahkan merupakan data

sampah yang tidak bermanfaat sama sekali.

8. Melacak Perubahan Dari Dimensi Secara Perlahan

Mengamati perubahan dari dimensi pada tabel dimensi dapat dilakukan dengan tiga cara, yaitu mengganti secara langsung pada tabel dimensi, membentuk

record baru untuk setiap perubahan baru

dan perubahan data yang membentuk kolom baru yang berbeda.

9. Penentuan Prioritas dan Model Query

Mempertimbangkan pengaruh dari

rancangan fisik, seperti penyortiran urutan tabel fakta pada disk dan keberadaan dari penyimpanan awal ringkasan (summaries) atau penjumlahan (aggregate).

2.2 Metode Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini, metode pengumpulan data yang digunakan yaitu : 1. Metode Studi Pustaka

Metode ini dilakukan dengan cara mencari dan mempelajari buku-buku yang berhubungan dengan objek yang diteliti, serta bersumber dari buku-buku pedoman yang disusun oleh para ahli, yang berhubungan dengan penelitian. 2. Metode Pengamatan (Observasi) Penelitian secara langsung pada objek yang diteliti di RSUD Palembang Bari. 3. Wawancara (Interview)

Penulis melakukan tanya jawab dengan Pegawai Negeri Sipil dan Pegawai Non PNSD.

2.3 Metode Analisis dan

Perancangan Data Warehouse

Dalam perancangan data

warehouse pada RSUD Palembang Bari,

arsitektur data warehouse yang

digunakan ialah Enterprise Data

Warehouse Architecture. Arsitektur ini

(5)

perancangan data warehouse untuk RSUD Palembang Bari. Arsitektur ini pada intinya mengumpulkan beberapa sumber yang terpisah ke dalam suatu wadah sehingga memudahkan proses loading data ke data mart untuk diproses lebih lanjut.

Pada perancangan data warehouse pada RSUD Palembang Bari tools yang digunakan untuk perancangan adalah

Microsoft SQL Server 2008 yang

merupakan terobosan baru dari Microsoft dalam bidang database. SQL Server

adalah sebuah DBMS (Database

Management System) yang dibuat oleh Microsoft untuk ikut berkecimpung

dalam persaingan dunia pengolahan data menyusul pendahulunya seperti IBM dan Oracle. SQL Server 2008 dibuat pada saat kemajuan dalam bidang hardware sedemikian pesat. Oleh karena itu sudah dapat dipastikan bahwa SQL Server 2008 membawa beberapa terobosan dalam bidang pengolahan dan penyimpanan data (Wahana, 2010:2).

Data sources adalah sumber data

yang menjadi bahan untuk digunakan dalam pembuatan suatu data warehouse. Sumber data yang digunakan dalam perancangan data warehouse pada RSUD Palembang Bari ini ialah file-file rawat inap dan rawat jalan dalam bentuk excel yang merupakan eksport file dari database RSUD Palembang Bari yang

menggunakan database Microsoft

Access 2003. Dibawah ini merupakan gambar dari salah satu file excel yang menjadi sumber data.

Gambar 1 Sumber Data Rawat Jalan dalam Bentuk Excel

Dari setiap kolom pada file excel yang menjadi sumber data akan diubah nama kolomnya sesuai dengan nama kolom yang ada pada tabel dimensi, untuk lebih memudahkan dalam proses

extracting data sehingga dapat

dimasukkan ke dalam data warehouse.

Extract adalah mengubah data ke

dalam suatu format yang berguna untuk proses transformasi. Pada hakekatnya proses ekstraksi adalah proses penguraian

dari data yang diekstrak untuk

mendapatkan struktur atau pola yang diharapkan agar data dapat dimassukkan ke dalam data warehouse. Adapun proses

(6)

ekstraksi ini dapat dilakukan di

Integration Service Project pada SQL

Server Business Intelliegence

Development Studio. Data-data yang

terpisah dikumpulkan menjadi satu pada suatu database staging. Data rawat inap akan disimpan pada tabel rawat inap dan data rawat jalan pada tabel rawat jalan.

Di bawah ini merupakan gambar dari salah satu proses extract data dari format excel ke format data warehouse pada Microsoft SQL Server 2008.

Gambar 2 Memasukkan File Excel

Gambar 3 Memilih Data Source

Dalam pembuatan data warehouse pada RSUD Palembang Bari, metode

peracangan data warehouse yang

digunakan didasarkan pada metodologi sembilan tahap (Connolly dan Begg, 2005: 1187) :

1. Pemilihan Proses

Berdasarkan pada ruang lingkup dan ketentuan yang diberikan oleh pihak RSUD Palembang Bari, maka beberapa proses yang akan digunakan dalam data

warehouse antara lain adalah sebagai

berikut :

a. Rawat Inap

Proses rawat inap pada RSUD Palembang Bari yang dimaksud ialah proses rawat inap yang dimulai dari pendaftaran pasien, pasien dirawat di unit rawat inap sampai perawatan selesai. Adapun data-data yang digunakan seperti kode passien, jenis kelamin pasien, umur pasien, nama asuransi yang digunakan oleh pasien, nama klinik tempat pasien berobat, nama kamar rawat inap RSUD Palembang Bari, kelas dari kamar, tanggal masuk rawat inap, sertapenyakit yang diderita oleh pasien.

b. Rawat Jalan

Proses rawat jalan pada RSUD Palembang bari dimulai dari pendaftaran pasien, pasien melakukan pemeriksaan di

unit rawat jalan sampai dengan

pemeriksaan selesai. Adapun data-data yang digunakan seperti kode pasien, jenis

(7)

kelamin pasien, umur pasien, nama asuransi yang digunakan oleh pasien, nama klinik rawat jalan, tanggal masuk rawat jalan, serta hasil diagnosa.

2. Pemilihan Grain

Grain merupakan proses untuk

menetukan apa yang digambarkan oleh

record di dalam tabel fakta. Berikut

adalah grain yang ada dalam

perancangan data warehouse RSUD Palembang Bari :

a. Rawat Inap

Analisis yang dilakukan meliputi jumlah pasien berdasarkan umur pasien, jumlah pasien berdasarkan jenis kelamin pasien, jumlah pasien rawat inap berdasarkan umur dari tiap jenis kelamin pasien, jumlah pasien berdasarkan nama kamar yang digunakan, jumlah pasien berdasarkan asuransi yang digunakan dari tiap-tiap kamar dan masih banyak lagi analisis lain yang dapat dilihat per periode waktu (hari, minggu, bulan, kuarter tahun dan tahun).

b. Rawat Jalan

Analisis yang dilakukan meliputi jumlah pasien rawat jalan berdasarkan jenis kelamin pasien, jumlah pasien berdasarkan umur pasien, jumlah pasien rawat jalan berdasarkan umur dari tiap jenis kelamin pasien, jumlah pasien berdasarkan nama hasil diagnosa pasien, jumlah pasien berdasarkan asuransi yang digunakan oleh pasien, jumlah pasien

berdasarkan asuransi yang digunakan dari tiap-tiap klinik, dan masih banyak lagi analisis lain yang dapat dilihat per periode waktu (hari, minggu, bulan, kuarter tahun dan tahun).

3. Identifikasi dan Penyesuaian

Dimensi

Pada tahap ini dilakukan identifikasi dan penyesuaian dimensi yang terkait dengan fakta yang ditampilkan dalam bentuk matriks. Berikut adalah dimensi yang dipilih untuk masing-maing tabel fakta :

a. Rawat Inap

Dimensi yang digunakan dalam analisis rawat inap adalah dimensi waktu, pasien, asuransi, diagnosa dan kamar. Tabel 1 Grain dari Dimensi pada Tabel Fakta Rawat Inap

Dimensi

Grain Waktu Pasien Kamar Asuransi Jumlah pasien berdasarkan jenis kelamin pasien X X Jumlah pasien berdasarkan usia pasien X X Jumlah pasien berdasarkan usia/jenis kelamin X X Jumlah pasien berdasarkan nama kamar X X

(8)

Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer Vol. ... No. ... November 2013: 1-14 Jumlah pasien berdasarkan kelas/kamar X X Jumlah pasien berdasarkan nama asuransi X X Jumlah pasien berdasarkan nama asuransi/ kamar X X X Total pasien rawat inap X X X X b. Rawat Jalan

Dimensi yang digunakan dalam analisis rawat jalan adalah dimensi waktu, pasien, asuransi, diagnosis dan klinik.

Tabel 2 Grain dari Dimensi pada Tabel Fakta Rawat Jalan

Dimensi

Grain Waktu Pasien

Diagnosa Klinik Asuransi

Jumlah pasien berdasarkan jenis kelamin pasien X X Jumlah pasien berdasarkan umur pasien X X Jumlah pasien berdasarkan umur dari tiap jenis kelamin X X Jumlah pasien X X berdasarkan nama diagnosis jumlah pasien berdasarkan nama klinik X X Jumlah pasien berdasarkan nama asuransi X X Jumlah pasien berdasarkan nama asuransi dari tiap klinik X X X Total pasien rawat jalan X X X X X

Gambar 4 Fact Constellation Schema

4. Pemilihan Fakta

Pada tahap ini dilakukan

pemilihan fakta yang akan digunakan pada tabel rawat inap dan tabel fakta rawat jalan. Hubungan antara tabel fakta

(9)

dan tabel dimensi dapat dilihat pada skema fact constellation pada gambar 4.

Tabel fakta yang akan digunakan, antara lain :

a. Tabel Fakta Pasien Rawat Inap Meliputi : idrawatinap, tglmasuk, idpasien, idasuransi, idklinik, cara pulang dan idkamar. Atribut pada tabel fakta pasien rawat inap :

Tabel 3 Fakta Pasien Rawat Inap

Nama Kolom Tipe Data idrawatinap Int tglmasuk Datetime idpasien Int idasuransi Int idklinik Int cara_pulang Varchar idkamar Int

b. Tabel Fakta Pasien Rawat Jalan Meliputi : idrawatjalan, tanggal,

idpasien, idasuransi, idklinik,

kd_diagnosa dan jenis_kunjungan. Atribut pada tabel fakta pasien rawat jalan :

Tabel 4 Fakta Pasien Rawat Jalan

Nama Kolom Tipe Data idrawatjalan Int tanggal Datetime idpasien Int idasuransi Int idklinik Int kd_diagnosa Varchar jeniskunjungan Varchar 5. Penyimpanan Prekalkulasi di Tabel Fakta

Dalam tabel fakta terdapat data yang merupakan kalkulasi awal. Hasil dari kalkulasi awal ini disimpan dalam tabel fakta.

a. Fakta rawat inap

Kalkulasi fakta rawat inap adalah

jumlah pasien rawat inap yang

merupakan jumlah dari pasien untuk setiap proses perawatan pasien di unit rawat inap RSUD Palembang Bari yang bernilai 1 (satu) untuk setiap record pada tabel fakta rawat inap.

b. Fakta rawat jalan

Kalkulasi fakta rawat inap adalah

jumlah pasien rawat jalan yang

merupakan jumlah dari pasien untuk setiap proses pemeriksaan pasien di unit rawat jalan RSUD Palembang Bari yang bernilai 1 (satu) untuk setiap record ada tabel fakta rawat jalan.

6. Penentuan Tabel Dimensi

Dalam tahap ini, kembali pada tabel dimensi dan menambahkan gambaran

teks terhadap dimensi yang

(10)

mudah digunakan dan dimengerti oleh

user.

Tabel 5 Rounding Out Dimension

Dimensi Field Keterangan

Waktu PK_Date Date_Name Year Year_Name Quarter Quarter_Name Month Month_Name Day_Of_Year Day_Of_Year_ Name Day_Of_Quarter Day_Of_Quarter_ Name Day_Of_Month Day_Of_Month_ Name Month_Of_Year Month_Of_Year_ Name Month_Of_Quart er Month_Of_Quart er_Name Quarter_Of_Year Quarter_Of_Year _Name Analisis jumlah pasien dapat dilihat per tahun, per tiga bulan, per bulan, bahkan per hari Pasien id_pasien umur jenis_kelamin Analisis jumlah pasien dapat dilihat berdasarkan jenis kelamin dan usia pasien Diagnosis kd_diagnosis mm_diagnosis Analisis jumlah pasien dapat dilihat berdasarkan nama penyakit Asuransi idasuransi nm_asuransi Analisis jumlah pasien dapat dilihat berdasarkan nama asuransi Kamar Idkamar kamar kd_kelas Analisis jumlah pasien dapat dilihat berdasarkan nama kamar serta kelas kamar Klinik idklinik nm_klinik Analisis jumlah pasien dapat dilihat berdasarkan nama klinik

7. Pemilihan Durasi Database Durasi dari data pada RSUD Palembang Bari yang dimasukkan ke dalam data

warehouse sebagai berikut.

Tabel 6 Durasi Database

Nama Data Ware house Data base Data base ada sejak tahun Data yang masuk ke Data Warehouse Data dalam Data Ware house rsudbaridw OLTP RSUD 2009 2010-2012 3 Tahun

8. Pelacakan Perubahan dari Dimensi Secara Perlahan

Atribut dari tabel tidak selamanya memiliki nilai yang tetap atau bersifat

(11)

relatif atatis. Perubahan nilai atribut dapat terjadi dalam waktu yang cukup lama. Oleh karena itu perlu dilakukan

update jika perlu untuk menjaga

kekonsistenan dan keakuratan data. Dimensi-dimensi yang ada kemungkinan berubah terdapat pada tabel 7.

Tabel 7 Kolom Dimensi yang Dapat Berubah

Nama Dimensi Atribut Yang Mungkin Berubah dim_pasien umur dim_kamar kamar dim_asuransi nm_asuransi dim_klinik nm_klinik dim_diagnosis nm_diagnosis

Pada tahapan ini terdapat tiga tipe dasar dalam melakukan perubahan dari dimensi secara perlahan (slowly changing

dimensions), yang pertama yaitu

penulisan ulang terhadap atribute

dimensi (overwrite). Contohnya jika pasien ingin merubah data alamat pasien yang lama langsung digantikan dengan alamat yang baru (overwrite), cara kedua yaitu membuat record baru, jadi jika ada perubahan pada data pasien maka akan dibuat record baru sehingga data yang lama masih tetap ada. Cara ketiga yaitu membuat suatu kolom baru yang berbeda sehingga data yang lama tidak terhapus. Dalam pembuatan data warehouse pada

RSUD Palembang Bari digunakan cara kedua, perubahan atribut pada dimensi akan mengakibatkan pembuatan suatu

record dimensi baru.

9. Penentuan Prioritas dan Model Query

Dalam tahapan ini yang dilakukan adalah

mempertimbangkan pengaruh pada

perancangan fiskal, seperti keberadaan

dari ringkasan (summaries) dan

penjumlahan (aggregate). Dalam

perancangan data warehouse, kapasitas media penyimpanan merupakan salah satu aspek yang perlu dipertimbangkan.

3. HASIL

3.1 Presentasi Data Warehouse Dari analisis dan perancangan

data warehouse rsudbaridw maka

didapatkan informasi yang bisa diambil yang berisikan data-data pasien rawat inap dan rawat jalan selama 3 tahun terakhir, yaitu dari Bulan Januari 2010 sampai bulan Desember 2012.

Di dalam pembuatan database penulis menggunakan Microsoft SQL

Server 2008. Informasi yang akan

dianalisa pada data warehouse ini akan disajikan dalam bentuk cube pada SQL

Server Analysis Service (SSAS). Model

dimensional yang digunakan pada cube rsudbari adalah Star Compilation yang memuat lebih dari satu tabel fakta

(12)

dimana tabel-tabel fakta tersebut saling berbagi dalam penggunan tabel-tabel dimensi.

Adapun data source view pada

cube RSUD Palembang Bari adalah

sebagai berikut :

Gambar 5 Data Source View Cube RSUD Palembang Bari

Informasi jumlah pasien pada RSUD Palembang Bari dapat dilihat dari berbagai dimensi (waktu, pasien, asuransi, diagnosis, kamar dan klinik yang diinginkan ataupun gabungan dari dimensi-dimensi yang ada). Analisa pada

cube rsudbari ini antara lain :

1. Jumlah pasien rawat inap dan rawat jalan RSUD Palembang Bari per kode pasien, umur dan jenis kelamin pasien.

2. Jumlah pasien rawat inap dan rawat jalan RSUD Palembang Bari per nama asuransi yang digunakan.

3. Jumlah pasien rawat inap dan rawat jalan RSUD Palembang Bari per

nama diagnosis ataupun nama

penyakit yang diderita.

4. Jumlah pasien rawat inap RSUD Palembang Bari per kamar dan kode kelas.

5. Jumlah pasien rawat jalan RSUD Palembang Bari per nama klinik. 3.2 Analisis Pertumbuhan Jumlah

Pasien

Tampilan analisis pertumbuhan per tahun untuk jumlah pasien rawat jalan dan rawat inap pada RSUD Palembang Bari dapat dilihat pada gambar 6 dan gambar 7.

Gambar 6 Pertumbuhan Data Per Tahun Pasien Rawat Inap

Dari gambar 6 dapat dilihat pertumbuhan jumlah pasien rawat inap per tahun pada RSUD Palembang Bari mengalami penurunan dan peningkatan. Penurunan terjadi pada tahun 2010 ke 2011, sedangkan peningkatan terjadi pada tahun 2011 ke 2012.

(13)

Gambar 7 Pertumbuhan Data Per Tahun Pasien Rawat Jalan

Dari gambar 7 dapat dilihat data pasien rawat jalan yang terdapat pada

data warehouse RSUD Palembang Bari

adalah data dari tahun 2011 ke 2012, dikarenakan pada tahun 2010 database RSUD Palembang Bari belum memuat data pasien rawat jalan. Peningkatan jumlah pasien rawat jalan pada tahun 2011 ke 2012.

3.3 Laporan Hasil Analisis Data

Warehouse

Dari analisis yang telah dilakukan, banyak cara pembentukan laporan antara lain dengan menggunakan SQL Server

2008 Reporting Service (SSRS),

Microsoft Office Excel dan

aplikasi-apliaksi lain yang dapat terkoneksi dengan database. Dalam pembuatan laporan hasil analisis padda data warehouse ini, digunakan Microsoft Office Excel karena penggunaannya yang

lebih mudah dan proses yang lebih cepat. Pada Microsoft Office Excel hasil analisis

data warehouse dapat dibuat dalam

bentuk pivot/tabel seperti dalam tampilan

cube ataupun bentuk chart/grafik.

Untuk laporan dalam bentuk grafik, terdapat bermacam-macam bentuk grafik yang ada Microsoft Office Excel

2007. Laporan dalam bentuk grafik

batang secara 3 dimensi dapat dilihat pada gambar 8 yang menunjukkan jumlah pasien rawat inap per nama klinik per tahun. Laporan dalam bentuk pie

chart dapat dilihat pada gambar 9 yang

menunjukkan jumlah pasien rawat jalan per nama klinik pada tahun 2012.

Gambar 8 Laporan Jumlah Pasien Rawat Inap dalam Bentuk Grafik Batang Secara

3 Dimensi

Gambar 9 Laporan Jumlah Pasien Rawat Jalan Per Nama Klinik Per Tahun 2010

(14)

4. SIMPULAN

Kesimpulan yang dapat ditarik oleh penulis dari perancangan data

warehouse RSUD Palembang Bari :

1. Perancangan data warehouse RSUD Palembang Bari cukup bermanfaat guna pengolahan data dalam jumlah

yang cukup besar, sehingga

diharapkan kebutuhan dan informasi mengenai pasien dapat dipenuhi. 2. Data warehouse RSUD Palembang

Bari dapat dipergunakan untuk menganalisa data pasien sehingga didapat informasi jumlah pasien RSUD Palembang Bari dari berbagai dimensi (waktu, pasien, asuransi, diagnosis, kamar dan klinik) dan juga pengalisaan pertumbuhan jumlah pasien dari tiap periode waktu yang bermanfaat bagi manajemen rumah sakit.